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聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)

券商积极配置公募REITs 多角色参与推动投资与投行业务协同******

　　本报记者 李 文

　　见习记者 方凌晨

　　截至1月18日，Wind资讯数据显示，目前已上市的24只公募REITs募集资金总额超过783亿元，总市值达842亿元。而就在几天前，第二十五只获批公募REITs——嘉实京东仓储基础设施REIT也完成了配售和认购工作，目前已进入上市流程。

　　作为有别于股债等传统品种的新兴金融产品，公募REITs颇受各大金融机构关注，而券商热情尤其高涨。

　　券商积极布局公募REITs

　　在目前获批的25只公募REITs中，险资和券商参与配售和认购的行动较为瞩目，其中券商身影更是出现在了每一只REIT的战略投资者及网下投资者中。

　　华安证券债券业务总部负责人对《证券日报》记者表示，自2021年6月份第一批REITs上市以来，券商一直积极参与配置REITs，以发行规模最大的中金安徽交控REIT为例，扣除国有企业战略投资方及公众投资者外，券商的配售份额占比约54%。

　　最近的嘉实京东仓储物流REIT战略配售者中出现了招商证券、中信证券、申万宏源等多家券商及其资管参与的身影，网下投资者中更有开源证券、华安证券、国泰君安、中信建投等一众券商。

　　上述华安证券债券业务总部负责人表示，公募REITs收益稳定、风险适中、具有良好的大类资产配置价值，能够在一定程度上分散组合风险、优化组合投资、增厚投资收益；此外，券商自营作为证券市场长期稳定的价值投资者，其风险收益特征与公募REITs产品的特点天然契合，在低利率等背景下，REITs试点4%以上的预期分派率具备较好的配置价值。

　　华宝证券研究创新部战略研究负责人卫以诺认为，作为战略配置投资者，券商对于REITs产品分红格外重视，REITs分红不涉及除权除息且无需缴纳额外税款，这也是机构参与配置的重要因素。此外，REITs产品与券商各条线业务匹配结合程度更高。

　　卫以诺进一步介绍，REITs业务与券商的财富管理、资产管理、FICC以及自营具有较强的黏性，券商在财富端大力推进REITs产品的代销，可以提高券商大财富条线的产品丰富度；自营端，除了自身的中低风险配置需求，券商还会进行REITs做市商服务；资管端，拥有公募业务资格的券商资管子公司也可以进行REITs产品发行布局，丰富券商资管的创收。

　　对券商提出了更高要求

　　目前，上市REITs底层资产已覆盖仓储物流、保障性租赁住房等六大类。业内人士认为，公募REITs后续有望持续扩容，底层资产类型将更加丰富；与此同时，公募REITs上市常态化发行也有望加速推进。

　　卫以诺表示，积极参与并重点开拓REITs业务，将是券商2023年及未来实施大财富与大资管转型升级的重要抓手。而未来券商多角色参与REITs业务也对券商提出了更高要求。首先，作为REITs的管理机构、ABS管理人、财务顾问角色，全程以类投行性质进行项目管理，对券商的整合开发与发行、定价以及项目运作和投后能力等项目管理能力提出了高要求，而券商能否将自身拥有的各类综合业务牌照、储备项目和人才优势转化成业务能力，将是业务的“胜负手”。其次，作为网下询价机构认购REITs，券商需要具有较强的投资把控与分析能力，今后REITs供给势必会大幅增加，对于可能的产品不确定性以及收益波动，券商的风险识别、投资系统以及内部投研决策显得尤为关键。最后，在REITs代销以及做市商方面，要求券商改善产品宣传发行模式，提升交易择时管理能力。

　　华安证券债券业务总部负责人表示，券商多角色、多渠道积极布局公募REITs新赛道，需要注重推动投资与投行业务高度协同，形成有机联动。（证券日报）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）